python实现随机梯度下降（SGD）
使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解，总结如下，（神经网络的结构在另一篇博客中已经定义）：
defSGD(self,training_data,epochs,mini_batch_size,eta,test_data=None):
iftest_data:
n_test=len(test_data)#有多少个测试集
n=len(training_data)
forjinxrange(epochs):
random.shuffle(training_data)
mini_batches=[
training_data[k:k+mini_batch_size]
forkinxrange(0,n,mini_batch_size)]
formini_batchinmini_batches:
self.update_mini_batch(mini_batch,eta)
iftest_data:
print"Epoch{0}:{1}/{2}".format(j,self.evaluate(test_data),n_test)
else:
print"Epoch{0}complete".format(j)
其中training_data是训练集，是由很多的tuples（元组）组成。每一个元组（x，y）代表一个实例，x是图像的向量表示，y是图像的类别。
epochs表示训练多少轮。
mini_batch_size表示每一次训练的实例个数。
eta表示学习率。
test_data表示测试集。
比较重要的函数是self.update_mini_batch，他是更新权重和偏置的关键函数，接下来就定义这个函数。
defupdate_mini_batch(self,mini_batch,eta): nabla_b=[np.zeros(b.shape)forbinself.biases] nabla_w=[np.zeros(w.shape)forwinself.weights] forx,yinmini_batch: delta_nabla_b,delta_nable_w=self.backprop(x,y)#目标函数对b和w的偏导数 nabla_b=[nb+dnbfornb,dnbinzip(nabla_b,delta_nabla_b)] nabla_w=[nw+dnwfornw,dnwinzip(nabla_w,delta_nabla_w)]#累加b和w #最终更新权重为 self.weights=[w-(eta/len(mini_batch))*nwforw,nwinzip(self.weights,nabla_w)] self.baises=[b-(eta/len(mini_batch))*nbforb,nbinzip(self.baises,nabla_b)]
这个update_mini_batch函数根据你传入的一些数据进行更新神经网络的权重和偏置。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。